Dice Loss詳解

一、Dice Loss 代碼

import torch

def dice_loss(pred, target, smooth=1.):
    num = pred.size(0)
    m1 = pred.view(num, -1)
    m2 = target.view(num, -1)
    intersection = (m1 * m2).sum()
    score = (2. * intersection + smooth) / (m1.sum() + m2.sum() + smooth)
    return 1. - score

Dice Loss（Dice Coefficient Loss）是一種二分類分割的監督學習方法，最早被用於醫學圖像分割。

二、Dice Loss 計算多分類問題

在處理多分類問題時，我們可以將 Dice Loss 用於每個動態二分類問題：對於每個類別，以該類別的輸出值為二分類中的正類，其它類別組成的集合為負類，即把多分類的問題轉化為多個二分類問題，分別使用 Dice Loss 計算，最後取平均得到多分類問題的 Dice Loss。

三、Dice Loss 不收斂

在實際應用中，我們可能會發現 Dice Loss 不收斂的情況。一個常見的解決方法是利用交叉熵損失 (Cross Entropy Loss)作為懲罰項進行DICE Loss優化。

四、Dice Loss 多分類

在多分類場景下，我們可以通過將 Dice Loss 與交叉熵 Loss 結合，得到用於多分類問題的 Dice Loss。

五、Dice Loss 不下降

在訓練中，我們可能會發現 Dice Loss 不下降，這通常是由於數據不平衡造成的。解決方法是加權，即乘以各自的權重因子來平衡損失，這個方法也常用於解決交叉熵不平衡問題。

六、Dice Loss 出現負數

有時候 Dice Loss 會出現負數，這是因為兩個圖像之間無法對應，最後得到一個負的 Intersection。解決方法是加上一個平滑項，並保證 Intersection 為正數，比如將 1e-5 置於分母中。

七、Dice Loss 多分類分割

對於多分類分割問題，我們可以使用 Dice Loss 計算每個類別與非該類別的分割情況，在所有類別上取平均得到 Dice Loss。

八、Dice Loss 和 BCE Loss 進行組合

在一些用途中，我們需要同時考慮分類準確性和分割精度，這時可以將 BCE Loss 和 Dice Loss 進行加權組合，如下所示：

import torch.nn.functional as F

def dice_bce_loss(pred, target, smooth=1.):
    bce_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(pred, target)
    pred = torch.sigmoid(pred)
    num = pred.size(0)
    m1 = pred.view(num, -1)
    m2 = target.view(num, -1)
    intersection = (m1 * m2).sum()
    score = (2. * intersection + smooth) / (m1.sum() + m2.sum() + smooth)
    dice_loss = 1. - score
    return bce_loss + dice_loss